Comment faire en sorte que les environnements d'apprentissage en ligne soient les plus performants possibles ? Les connaissances préalables des étudiants, leurs motivations ou encore l'image qu'ils ont du cours (est-il bien conçu, paraît-il facile, etc.) ont une influence sur leur succès, mais laquelle précisément ? C'est ce que commence à révéler Charlotte Larmuseau, qui effectue une thèse en co-tutelle entre la KU Leuven et l'Université de Lille. L'originalité de son sujet est notamment de combiner des données de différentes natures (celles déclarées par les étudiants eux-mêmes, des données physiologiques comme peuvent le mesurer par exemple des capteurs portés au poignet et également celles enregistrées par l'environnement d'apprentissage). En plus des compétences en pédagogie numérique qu’elle a pu développer au sein du groupe de recherche ITEC, imec research group at KU Leuven à Courtrai en Belgique, elle en ajoute d'autres, en data mining, machine learning et optimisation de process, que lui apporte son travail dans l'équipe de Luigi Lancieri au centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (Cristal). Après plusieurs résultats communiqués dans des colloques internationaux prestigieux, elle prépare actuellement un article analysant l'efficacité pédagogique de vidéos sur des étudiants lillois en informatique.
Pour l’I-Site ULNE, le financement de cette co-tutelle, et la collaboration avec la KU Leuven dans laquelle elle s'inscrit, vise à favoriser la recherche transdisciplinaire autour de la pédagogie et de l'enseignement, un axe prioritaire du projet du futur établissement. Ce dernier prévoit également le déploiement d'un nouveau laboratoire, le Lille Learning Lab (L3) et l’accompagnement à la mise en œuvre des learning analytics (analyse et exploitation des traces d'apprentissage laissées par les apprenants sur les systèmes numériques) dans les différents établissements partenaires de l’I-Site ULNE.